Yeni Başlayanlar İçin 13 Heyecan Verici Veri Bilimi Projesi Fikirleri ve Konuları [222]

Veri Bilimi Proje Fikirleri Üzerine Bir İfade

Veri Bilimi, bu nesil için harika bir kariyer seçeneği olarak sürekli gelişiyor. Tamamen en umut verici ve gerçekleşen seçenekler arasındadır. Pazar, Veri Bilimcileri için daha fazla taleple güçleniyor. Son zamanlarda talebin önümüzdeki yıllarda kat kat artacağı bildiriliyor. Dolayısıyla, veri bilimine yeni başlayan biriyseniz, yapabileceğiniz en iyi şey bazı gerçek zamanlı veri bilimi proje fikirleri üzerinde çalışmaktır.

Bu nedenle, hevesli bir Veri Bilimcisi iseniz, bu alanda verimli bir profesyonel olmak için becerileri uygulamanız şiddetle tavsiye edilir. Veri Bilimi hakkında çok iyi teorik bilgiler edindikten sonra, gerçekten profesyonel olmanın nasıl göründüğünü keşfetmek için ileriye bakıyorsanız, şimdi bazı pratik projeler yapmanın zamanı geldi.

Kariyer gelişiminizi artırmanıza yardımcı olması için teknik ve gerçek zamanlı Veri Bilimi projelerinden bazılarını yapmalısınız. Veri Bilimi projeleriyle ne kadar çok pratik yaparsanız, sağlam bir Veri Bilimcisi profesyoneli olma yolunda hızla ilerleyebileceğinizi garanti ediyoruz.

Bu nedenle, bazı canlı Veri Bilimi Projeleri yaparsanız , bilginizi, teknik becerilerinizi ve genel güveninizi artıracaktır. Ancak en önemlisi, özgeçmişinizde birkaç Veri Bilimi projesi sergiliyorsanız , iyi bir iş bulmak sizin için çok daha kolay. Neden öyle? Çünkü o zaman görüşmeci, Veri Bilimi kariyeri konusunda gerçekten ciddi olduğunuzu bilecek.

Canlı Veri Bilimi Projelerindeki gerçek zamanlı deneyiminiz, Veri Bilimi trendleri ve teknolojileri üzerinde güçlü bir kavrayışa sahip olmanızı sağlayacaktır. Bu nedenle, ellerinizi gerçek zamanlı Veri Bilimi projelerine yerleştirin ve hızlı kariyer büyümeniz için ne kadar faydalı olacağını bileceksiniz. Tüm bu tartışmalardan sonra, Veri Bilimi projeniz için o mükemmel Veri Bilimi Projesi fikrini bulmanın sizi gerçek uygulamasından daha fazla endişelendirdiğini biliyoruz.

Bu Veri Bilimi blogunda, birkaç Veri Bilimi Projesi fikrinin adlarını listeledik . Ve 'Ne tür bir Veri Bilimi projesiyle başlamak iyidir?' sorunuzu yanıtlamak için, aralarından seçim yapabileceğiniz birkaç iyi Veri Bilimi Projesi fikrini derledik.

Kodlama Deneyimi Gerektirmez. 360 ° Kariyer desteği. IIIT-B ve upGrad'dan Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında PG Diploması.

İşte size 50 Veri Bilimi Projesi fikri ve önümüzdeki blogda bu projelerden birkaçını ayrıntılı olarak tartışıyoruz. Öyleyse başlayalım!

1. sohbet robotu
2. İklim değişikliğinin küresel gıda arzı üzerindeki etkisini analiz etmek
3. Hava Durumu tahmini
4. Google reklamları için anahtar kelime oluşturma
5. Trafik İşaretleri Tanıma
6. Şarap Kalitesi Analizi
7. Borsa Tahmini
8. Sahte Haber Tespiti
9. Video Sınıflandırması
10. İnsan Eylemi Tanıma
11. CT Taramalarını Kullanarak Tıbbi Rapor Oluşturma
12. E-posta Sınıflandırması
13. Uber Veri Analizi
14. Ses Sınıflandırması
15. Kredi Kartı Dolandırıcılık Tespiti
16. İşaret Dili Tanıma
17. Çiçek Tahmini Sınıfı
18. Renk Algılama
19. Kredi Tahmini
20. Yol Trafik Tahmini
21. Gelir Sınıflandırması
22. Konuşma Duygu Tanıma
23. Ünlü Ses Tahmini
24. Mağaza Satış Tahmini
25. Parkinson Hastalığını Tespit Etmek
26. Hava Kirliliği Tahmini
27. Yaş ve Cinsiyet Tespiti
28. Ürün Fiyatını Optimize Etme
29. IMDB Tahminleri
30. El Yazısı Rakam Tanıma
31. Quora Samimiyetsiz Sorular Sınıflandırması
32. Sürücü Uyuşukluk Algılama
33. Web Trafiği Zaman Serisi Tahmini
34. Titanik'te Hayatta Kalma Tahmini
35. Zaman Serisi Modelleme
36. Resim Yazısı Oluşturucu
37. Sigorta Satın Alma Tahmini
38. Suç Analizi
39. Müşteri segmentasyonu
40. Taksi Yolculuk Süresi Tahmini
41. İş Öneri Sistemi
42. Boston Konut Tahminleri
43. Duygu Analizi
44. Kiralık Gayrimenkullerdeki Faiz Düzeyi
45. Google Ads için anahtar kelime oluşturma
46. Meme Kanseri Sınıflandırması
47. Çalışan Bilgisayar Erişim İhtiyaçları
48. Tweetler Sınıflandırma
49. Film Öneri Sistemi
50. Ürün Fiyat Önerileri

En Son Veri Bilimi Proje Fikirleri

Tüm Veri Bilimi Proje Fikirlerini öğrencinin seviyesine göre bölümlere ayırdık. Bu nedenle, başlangıç, orta ve ileri düzey Veri Bilimi proje fikirleri için birkaç harika proje özetinin bir listesini alacaksınız .

1. Başlangıç ​​Seviyesi | Veri Bilimi Proje Fikirleri

Öğrencilere yönelik bu veri bilimi proje fikirleri listesi, yeni başlayanlar ve genel olarak Python veya Veri Bilimi ile yeni başlayanlar için uygundur. Bu veri bilimi proje fikirleri , bir veri bilimi geliştiricisi olarak kariyerinizde başarılı olmanız için ihtiyaç duyduğunuz tüm pratikliklerle ilerlemenizi sağlayacaktır.

Ayrıca, son yıl için veri bilimi proje fikirleri arıyorsanız, bu liste sizi harekete geçirmelidir. O halde lafı daha fazla uzatmadan, temelinizi güçlendirecek ve merdiveni tırmanmanıza olanak sağlayacak bazı veri bilimi proje fikirlerine doğrudan geçelim.

1.1 İklim Değişikliğinin Küresel Gıda Arzına Etkileri

Sık İklim değişikliği ve düzensizlikler büyük ve zorlu çevre sorunlarıdır. İklim bölünmelerindeki bu düzensizlikler, Dünya'da yaşayan insan yaşamını büyük ölçüde etkiliyor. Bu Veri Bilimi Projesi, iklim etkisinin dünya çapında küresel gıda üretimini nasıl büyük ölçüde etkileyeceği ve nicelleştirmenin iklim değişikliğini ne kadar etkileyeceği üzerine odaklanmaktadır.

Bu proje için geliştirmenin temel amacı, iklim değişikliği nedeniyle temel bitkisel üretimler üzerindeki potansiyelleri hesaplamaktır. Bu proje sayesinde, sıcaklıklar ve yağış değişimi ile ilgili tüm etkiler. Daha sonra karbondioksitin bitkilerin büyümesini ne kadar etkilediği ve iklimlendirmede meydana gelen belirsizlikler dikkate alınacaktır. Dolayısıyla, bu proje büyük ölçüde Veri Görselleştirmeleri ile ilgilenecektir. Ayrıca, farklı zaman dilimlerinde çeşitli bölgelerdeki üretimi karşılaştıracaktır.

1.2 Sahte Haber Tespiti

Kaynak

Yeni başlayanlar için bu harika Veri Bilimi Projesi fikriyle Veri Bilimi kariyerinizi sürdürebilirsiniz - Python dilini kullanarak Sahte Haber Tespiti. Bu proje ile dijital bir platformda yanlış veya yanıltıcı habercilik eylemi veya yalan haber tespit edilebiliyor. Herhangi bir siyasi gündeme ulaşmak için sosyal medya platformları ve çevrimiçi kanallar ve dijital medya aracılığıyla tahrifatlar yayılıyor.

Bu veri bilimi proje fikriyle, haberlerin gerçek gazetecilik mi yoksa yanlış bilgi mi olduğunu tam olarak tespit edebilen belirli bir model geliştirmek için Python dilini kullanabilirsiniz. Bunun için bir 'TfidfVectorizer' sınıflandırıcı oluşturmanız ve ardından bir 'PassiveAggressiveClassifier' kullanmanız gerekir. ' haberleri "Gerçek" ve "Sahte" olarak sınıflandırmak için. 7796×4 boyutlarında bir veri seti olacak ve tüm bunları 'JupyterLab' içinde yürütecek.

Bu Veri Bilimi projesinin ana fikri, sosyal medya haberlerinin gerçekliğini doğru bir şekilde tespit edebilen gerçek zamanlı bir makine öğrenimi modeli geliştirmektir. Yaygın olarak 'Terim Sıklığı' olarak bilinen 'TF', herhangi bir kelimenin tek bir belgede toplam kaç kez görüneceğidir. Oysa, 'IDF' veya 'Ters Belge Sıklığı', bir kelimenin değerinin hesaplı bir ölçüsüdür ve çeşitli belgelerde görünen itibar sıklığına dayanır.

Teori, 'Ortak kelimeler' üzerinedir, eğer bu ortak kelimeler yüksek sıklıkta birden fazla belgede görünüyorsa, bunlar daha az önemli kelimeler olarak kabul edilir. Bu nedenle, 'TFIDFVectorizer'ın yaptığı, bu belgelerin koleksiyonunu analiz etmek ve ardından buna göre bir 'TF-IDF' matrisi oluşturmaktır.

Bununla birlikte, bir 'PasifAgresif' sınıflandırıcı, 'sınıflandırma sonucunun' doğru olması durumunda 'pasif' kalacaktır; ancak öte yandan, 'sınıflandırma sonucu' yanlışsa agresif bir şekilde değişecektir. Böylece, bu Veri Bilimi Projesi fikrini kullanarak sosyal medya haberlerinin gerçek mi yoksa sahte haber mi olduğunu tespit etmek için bir makine öğrenme modeli oluşturabilirsiniz.

1.3 İnsan Eylemi Tanıma

Bu, insan eylemi tanıma modeli üzerine bir Veri Bilimi projesidir. İnsanlar üzerinde belirli eylemleri gerçekleştirdikleri kısa videolara bakacaktır. Bu model, gerçekleştirilen eylemlere dayalı bir sınıflandırma yapmaya çalışır. Bu Veri bilimi projesinde, karmaşık bir sinir ağı kullanmanız gerekir. Bu sinir ağı daha sonra bu kısa videoları içeren belirli bir veri kümesi üzerinde eğitilir. Ardından, veri seti ile ilişkili bir ivmeölçer verisi vardır. İvmeölçer veri dönüşümü, ilk olarak 'zaman dilimli' bir gösterimle birlikte yapılır. Daha sonra ağın eğitim, doğrulama ve testlerini bu veri setleri üzerinden yapabilmek için ' Keras ' kütüphanesini kullanmanız gerekmektedir.

1.4 Orman Yangını Tahmini

Günümüz dünyasında meydana gelen endişe verici ve yaygın afetlerden biri orman yangınlarıdır. Bu afetler ekosisteme oldukça zarar veriyor. Böyle bir felaketle başa çıkmak için altyapı, kontrol ve idare için çok para gerekiyor. 'K-araç kümeleme' kullanarak bir Veri Bilimi projesi oluşturabiliriz - bu, herhangi bir orman yangını etkin noktasını ve o belirli noktadaki yangının ciddiyetini tanımlayabilir.

Alternatif olarak daha hızlı yanıt süresi ile daha iyi kaynak tahsisi için kullanılabilir. Bu nedenle, bu tür yangın trajedilerinin meydana gelme olasılığının daha yüksek olduğu mevsimler ve bunları kötüleştiren çeşitli hava koşulları gibi meteorolojik verileri kullanmak, bu sonuçların doğruluk düzeylerini artırabilir.

1.5 Yol Şerit Çizgisi Tespiti

Yeni başlayanlar için başka bir Veri Bilimi projesi fikirleri arasında Python dilinde yerleşik bir Canlı Şerit Çizgisi Algılama Sistemleri bulunur. Bu projede, bir insan sürücü, yolda çizilen çizgiler aracılığıyla şerit algılama konusunda rehberlik alıyor.

Sadece bu değil, ayrıca sürücünün aracını hangi yöne yönlendirmesi gerektiğini belirtir. Bu Veri Bilimi Projesi uygulaması, sürücüsüz arabaların geliştirilmesi için hayati önem taşımaktadır. Bu nedenle, giriş görüntüleri veya sürekli bir video karesi aracılığıyla bir iz hattını belirleme konusunda güçlü bir yeteneğe sahip bir uygulama da geliştirebilirsiniz.

Okuyun: En İyi 4 Veri Analitiği Proje Fikirleri: Başlangıç ​​Düzeyinde Uzman Düzeyinde

2. Veri Bilimi Projeleri Fikirleri |Orta Düzey

2.1 Konuşma Duygusunun Tanınması

Kaynak

Popüler Veri Bilimi proje fikirlerinden biri, konuşma duygusunun tanınmasıdır. Farklı kütüphanelerin kullanımını öğrenmek istiyorsanız bu proje tam size göre. Bize konuşma duygumuzun nasıl göründüğünü söyleyebilecek birçok düzenleme aracı görmüş olmalısınız. Bu program modeli bir Veri Bilimi projesi olarak oluşturulabilir.

Bu Veri Bilimi projesinde, bizim için bir 'Konuşma Duygu Tanıma' gerçekleştirecek 'librosa' kullanacağız. SER süreci, insan duygularını tanıyabilen bir deneme sürecidir. Aynı zamanda duygulanım durumlarından gelen konuşmayı da tanıyabilir. Duygularımızı sesimizle ifade etmek için bir ton ve bir perde kombinasyonu kullandığımızdan.

Konuşma Duygusu Tanıma modeli kesinlikle mümkündür. Ancak, insan duyguları çok öznel olduğu için gerçekleştirmesi zor bir proje olabilir. İnsan sesinin açıklaması da oldukça zordur. Yani burada mfcc, mel & chroma özelliklerini kullanacaksınız. Bununla duygu tanıma işlemi için 'RAVDESS' olarak bilinen veri setini de kullanacaksınız. Bu Veri Bilimi projesinde, bu model için bir 'MLPClassifier'ın nasıl geliştirileceğini de öğreneceksiniz.

2.2 Veri Bilimi ile Cinsiyet ve Yaş Tespiti

Kaynak

Dolayısıyla, Veri Bilimi konusundaki etkileyici proje fikirlerinden biri 'OpenCV ile Cinsiyet ve Yaş Tespiti'dir. Bu tür gerçek zamanlı bir projeyle, bir Veri Bilimi görüşmesinde işe alım görevlisinin dikkatini kolayca çekebilirsiniz.

Projeden bahsetmişken, 'Cinsiyet ve Yaş Tespiti' bilgisayarla görüye dayalı bir makine öğrenimi projesidir. Bu Veri Bilimi Projesi aracılığıyla, CNN'nin pratik uygulamasını, yani evrişimli sinir ağlarını öğrenebilirsiniz. İleride, 'Adience' veri kümesi için 'Tal Hassner' ve 'Gil Levi' tarafından eğitilmiş modelleri de kullanacaksınız.

Bununla birlikte – .pb, .prototxt, .pbtxt, & .caffemodel dosyaları gibi bazı dosyaları da kullanacaksınız. Bu terimleri duydunuz mu? Bu dosyalar hakkında okudunuz mu? Modelleri de anlıyor musunuz? Ama bunları nasıl uygulayacağınızı biliyor musunuz? Üzerinde bir Veri Bilimi Projesi geliştirmeyi seçerseniz öğrenebilirsiniz.

Bir görüntü üzerinden tek yüz tanıma analizleri ile herhangi bir insanın yaşını ve cinsiyetini tespit edebilen bir model oluşturacağınız için oldukça pratik bir projedir. Yani, bu cinsiyet sınıflandırması ile bir erkek veya bir kadında sınıflandırılabilir. Ayrıca yaş 0-2/ 4-6/ 8- 2/ 15-20/ 25-32/ 38-43/ 48-53/ 60-100 arasında sınıflandırılabilir.

Ancak makyaj, daha parlak loş ışıklandırma veya alışılmadık bir yüz ifadesi gibi çeşitli faktörler nedeniyle, cinsiyetin ve yaşın tek bir kaynaktan tanınması zor olabilir. Bu nedenle, bu Veri Bilimi projesinde, bir regresyon modeli yerine bir sınıflandırma modeli kullanacaksınız. Bu tür projelerle teknik becerilerinizi geliştirmek için birçok pratik ve teknik öğrenim alınabilir. Bu nedenle, meydan okumaya başlayın ve etkileyici bir Veri Bilimi Özgeçmişi oluşturmak için çok çalışın.

2.3 Python'da Sürücü Uyuşukluk Tespiti

Orta seviyeler için mükemmel bir Veri Bilimi proje fikri, 'Keras & OpenCV Uyuşukluk Algılama Sistemi'dir. Gece araba kullanmak sadece zor değil, aynı zamanda riskli bir iştir. Sürücünün sürüş sırasında uykuya dalması nedeniyle kazaların meydana geldiği birçok vakayı duyduk.

Böylece bu proje, bu tür durumlar nedeniyle meydana gelen çok sayıda trafik kazasının önlenmesine yardımcı olabilir. Bu projenin ana amacı, sürücünün ne zaman uykuya dalabileceğini ve sürüş sırasında uyuyakalabileceğini tespit etmektir. Bu proje, uykulu sürücü davranışını zamanında algılayabilen ve yüksek sesli bir alarm aracılığıyla bir uyarı alarmı veren bir model oluşturabileceğiniz Python dilini kullanır.

Bu projede bir 'derin öğrenme modeli' uygulayabilir ve kullanımıyla insan gözünün açık veya kapalı olduğu görüntüler arasında bir sınıflandırma yapabilirsiniz. Sadece bu değil, bu modelde başka bir formül satırı puanı hesaplamaktır.

Bu puan, gözlerin ne kadar süre kapalı kaldığına bağlıdır. Skor, sürüş seansı boyunca korunur. Bu puan artar ve belirli bir eşiği geçerse, bu model, alarmın yoğun bir şekilde vızıldamaya başlayacağı iş akışı otomasyonunu başlatır.

Bu tür Veri Bilimi proje uygulamaları ile Veri Bilimi projelerinin tüm temellerini öğreneceksiniz. 'Keras' ve 'OpenCV' kullanarak uygulayacaksınız. Peki, bunlar neden kullanılıyor? Yüz ve göz hareketlerini algılamak için 'OpenCV' kullanıyorsunuz. Oysa 'Keras' ile Derin sinir ağı tekniklerini kullanırken gözün açık veya kapalı olup olmadığını sınıflandırabilirsiniz.

Veri Bilimi Gelişmiş Sertifikasyonu, 250'den Fazla İş Ortağı, 300'den Fazla Eğitim Saati, %0 EMI

2.4 Sohbet Robotları

Kaynak

Chatbot'lar bu günlerde giderek daha popüler hale geliyor. Bu nedenle, bir Veri Bilimi projesi için hemen hemen tüm kuruluşlar tarafından talep üzerine yüksek bir gereksinimdir. Günümüzde iş dünyasının vazgeçilmez bir parçasıdır. Bu günlerde, sohbet robotları işletmelerde çok önemli bir rol oynuyor. İş kollarının insan kaynaklarında muazzam bir zaman tasarrufu sağlamasına yardımcı oluyorlar. Aynı anda gelişmiş ve kişiselleştirilmiş bir iş hizmeti sağlamak için kullanılır.

Müşterilerine hizmet sunan birçok işletme var. Büyük ölçekte müşteri hizmeti sunmak için çok fazla insan kaynağı, bol zaman ve her müşteriyi zamanında ele almak için çok çaba gerekir. Öte yandan, bu sohbet robotları, müşteriler tarafından sıkça sorulan bir dizi sık soruyu yanıtlayarak müşteri etkileşim hizmetleri için otomasyon sağlayabilir.

Günümüzde kullanılabilen 2 tür sohbet robotu vardır: Alana özel sohbet botu ve Açık alan sohbet botu. Etki alanına özgü sohbet robotu, çoğunlukla belirli bir sorun çözümü için kullanılır. Bunlar, etki alanı özellikleriyle ilgili olarak stratejik ve etkili bir şekilde çalışacak şekilde çok stratejik ve akıllı bir şekilde özelleştirilmiştir. İkincisi, 'Açık alan' sohbet robotları, adından da anlaşılacağı gibi, her türlü soruyu cevaplamak için geliştirildiğinden, çok sürekli olan çok sayıda eğitim materyaline ihtiyaç duyar.

Teknik olarak, sohbet robotları 'Derin Öğrenme' teknikleri kullanılarak eğitilir. Sözcük listesi içeren bir veri kümesine, ortak bir cümleden oluşan listelere, arkalarında yatan bir niyete ve ardından uygun yanıtlara ihtiyaçları vardır. Bu, trend olan veri bilimi proje fikirlerinden biridir.

'Yinelenen Sinir Ağları' (RNN'ler), sohbet robotlarını eğitmek için yaygın metodolojilerdir. Bu botlar, niyetle birlikte giriş cümlelerine göre durumları güncelleyebilen kodlayıcılar içerir. Daha sonra belirtilen durumu Chatbot'a iletir.

Bundan sonra, sohbet robotu, girilen kelimelere ve ayrıca amacın yanı sıra uygun ve sonraki yanıtı aramak için kod çözücüyü kullanır. Bu Veri Bilimi projesiyle, projenin tamamı Python'da yapıldığı için Python dili uygulamasını kolayca öğrenebilirsiniz. Python teknik becerilerinizi bir dereceye kadar yükseltebilirsiniz.

Öğrenin: Adım Adım Python'da Chatbot Nasıl Yapılır

2.5 El Yazısı Rakam ve Karakter Tanıma Projesi

Kaynak

CNN yardımıyla El Yazısı Rakam ve Karakter Tanıma üzerine bu Veri Bilimi Projesi fikriyle, Derin Öğrenme kavramlarını pratik olarak öğreneceksiniz. Bu nedenle, gelişmekte olan bir Veri Bilimcisi veya makine öğrenimi meraklısıysanız, bu sizin için mükemmel bir Veri Bilimi proje fikridir. Bu proje geliştirme için, elle yazılmış rakamların 'MNIST veri kümesini' kullanacaksınız. Bu, proje oluşturma sürecine dahil olan harika yolları öğreneceğiniz için Veri Bilimi ile uygulamalı deneyim kazanmak için harika bir projedir.

Tartışıldığı gibi, bu proje 'Evrişimli Sinir Ağları' aracılığıyla uygulanmaktadır. Bundan sonra, gerçek zamanlı bir tahmin için, tuval üzerine rakamlar çizmek için yaratıcı bir grafik tabanlı kullanıcı arayüzü oluşturacaksınız ve ardından rakamların tahmini için kullanılacak bir model oluşturacaksınız.

Projenin odak noktası, bilgisayarın yeteneğini geliştirmek ve bilgisayar sistemini, insanlar tarafından elle yazılmış formatlardaki karakterleri tanıyabilmesi için güçlendirmektir. Daha sonra makul bir doğrulukla anlamak için daha fazla değerlendirecektir. Bu proje uygulaması ile 'Keras' ve ayrıca 'Tkinter' kütüphanelerinin pratik uygulamasını öğrenebilirsiniz.

Bunlar, üzerinde çalışabileceğiniz bazı orta düzey veri bilimi proje fikirleridir . Hâlâ bilginizi test etmeyi ve zorlu projeler üstlenmeyi seviyorsanız

3. İleri Düzey Veri Bilimi Projeleri Fikirleri

3.1 Kredi Kartı Dolandırıcılık Tespiti Projesi

Kaynak

Kolay projeleri uyguladıktan sonra, daha fazla kavram öğrenmek için bazı gelişmiş Veri Bilimi proje fikirlerine geçebilirsiniz. Böyle bir fikir Kredi kartı Dolandırıcılık Tespitidir. Bu proje ile Karar Ağacı, Yapay Sinir Ağları, Lojistik Regresyon, Gradient Boosting Classifier gibi farklı algoritmalarla R'yi nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Kredi kartı işlemini dolandırıcılık faaliyeti veya gerçek işlem olarak sınıflandırmak için 'Kart İşlemleri' veri kümelerini kullanmayı da öğrenebilirsiniz. Ayrıca, tüm farklı model türlerine ve bunların tümü için çizim performans eğrisine uymayı öğreneceksiniz. Bu, bulabileceğiniz en iyi veri bilimi proje fikirlerinden biridir.

3.2 Müşteri Segmentasyonları

Kaynak

Bu, Veri Bilimi alanındaki en popüler Veri Bilimi projelerinden biridir. Dijital Pazarlama, günümüzde pazarlama amaçlı çevrimiçi pazarlama faaliyetleri aracılığıyla şirketler için bir hedef kitleyi hedeflemenin ileri ve gelişmiş bir yoludur. Bu nedenle bir pazarlama kampanyası yürütmeden önce farklı müşteri segmentasyonu yapılır.

Müşteri Segmentasyonu, gerçekten de denetimsiz öğrenmenin çok popüler uygulamaları arasındadır. Bu sayede şirketler, kümeleme yöntemlerini kullanarak, potansiyel kullanıcı tabanını hedeflemek için müşterilerin çeşitli segmentlerini artık kolayca tanımlayabilir. Müşteriler üzerinde yapılan ayrımlar vardır ve cinsiyet, ilgi alanları, yaş, alışkanlıklar gibi ortak özelliklere göre oluşturulmuş gruplar vardır.

Bu ayrıntılara dayanarak her bir müşteri grubunu etkin bir şekilde pazarlayabilirler. Proje, 'K-araç kümelemesi'ni kullanır ve cinsiyet ve yaş gibi dağılımlarda görselleştirmelerin nasıl yapıldığını öğreneceksiniz. Müşterilerin yıllık gelirleri ve ortalama puan değerleri de analiz edilebilir.

3.3 Trafik İşaretleri Tanıma

Kaynak

Bu proje, CNN tekniklerini kullanarak sürücüsüz otomobil teknolojilerinde yüksek doğruluk elde etmek için bir model geliştirmeyi amaçlamaktadır. Trafik işaretleri ve trafik kuralları her sürücü için son derece önemlidir ve kazalardan kaçınmak için bunlara uyulmalıdır. Bu kurallara uymak için kullanıcının trafik sinyallerinin nasıl göründüğünü anlaması gerekir.

Ehliyet almak için bir kişinin tüm sürüş sinyallerini öğrenmesi gerektiği genel bir kuraldır. Ancak otonom araçlar için, bir görüntünün girişiyle çeşitli trafik sinyallerini tam olarak tanımlayabilen bir modelin nasıl programlanacağını öğrenebileceğiniz CNN kullanılarak 'Trafik işaretleri tanıma' gibi geliştirilmiş programlar vardır.

'Alman Trafik işaretleri tanıma kriteri' adı verilen bir veri seti var. Hangi sınıf tipine ait tüm trafik işaretlerinin sınıfını tanımak için bir Derin Sinir Ağının geliştirilmesinde kullanılan yaygın olarak GTSRB olarak bilinir. Ayrıca uygulama etkileşimi için bir GUI oluşturmaya ilişkin pratik bilgileri de öğreneceksiniz.

Daha fazlasını öğrenin: Yeni Başlayanlar İçin 10 Heyecan Verici Python GUI Projesi ve Konusu

Sonuç olarak

Bu makalede, en iyi veri bilimi proje fikirlerini ele aldık. Kolaylıkla çözebileceğiniz bazı başlangıç ​​projeleri ile başladık. Bu basit veri bilimi projelerini bitirdikten sonra geri dönmenizi, birkaç kavram daha öğrenmenizi ve ardından ara projeleri denemenizi öneririm.

Kendinizi güvende hissettiğinizde, gelişmiş projelerle başa çıkabilirsiniz. Veri bilimi becerilerinizi geliştirmek istiyorsanız, bu veri bilimi proje fikirlerine sahip olmanız gerekir. Şimdi devam edin ve kendi veri bilimi projenizi oluşturmak için veri bilimi proje fikirleri kılavuzumuz aracılığıyla topladığınız tüm bilgileri test edin!

Bu blogda size sunduğumuz proje fikirleriyle Veri Biliminin tüm becerilerini büyük ölçüde geliştirmenizi diliyoruz. Ancak, Veri Bilimi alanında yeniyseniz ve Veri Bilimini öğrenmek ve teknolojik gelişmeler için benzer modeller oluşturmak istiyorsanız, öğrenmek ve beceri geliştirmek için upGrad & IIIT-B'nin PG Diploma programlarıyla ilgili çevrimiçi kursa göz atmanızı öneririz. Deneyimli ve uzman profesyonellerle Veri Bilimi dünyasında.

Doğru bilgi seti, rehberlik ve araçlarla herhangi bir Veri Bilimi projesini öğrenebilirsiniz. Öğrenciler için hiçbir seviye zor değildir. Bu nedenle, tüm bu canlı projeler kişinin becerilerini geliştirmesi ve ustalığa ulaşmada hızlı ilerleme sağlaması için mükemmel bir yoldur. upGrad'da 3 Çevrimiçi Veri Bilimi Sertifikası sunuyoruz :

1. Veri Biliminde Yönetici PG Programı (12 ay)

IIIT Bangalore'den

2. Veri Biliminde Yüksek Lisans (18 ay)

Liverpool John Moores Üniversitesi'nden

3. Veri Biliminde İleri Düzey Sertifika Programı (7 ay)

IIIT Bangalore'den

Veri Bilimi kariyer yolunuzda size yardımcı olacaklarından emin olduğumuz için upGrad tarafından sunulan bu Veri bilimi çevrimiçi sertifikalarını deneyin. Bu nedenle, gecikmeyin! Uygulamanıza şimdi başlayın!